指的不是 Target 和 Source 之间的 Attention 机制，而是 Source 内部元素之间或者 Target 内部元素之间...
综上所述,Attention和Self-Attention在计算对象、应用场景和功能方面存在显著差异。Attention更侧重于处理两个不同序列之间的关系,而Self-Attention则更关注序列内部不同位置之间的相关性。
但是self-attention的高灵活性也带来了其与CNN在训练数据规模上不同带来的准确率的差异，在训练数据规模...
所以放大的表示了我和哪个token之间的相关性更大，比如上图，x1就和x3的关系最大
对不同词的注意力不一样，就是加权平均时的权重不一样，也就是对不同词attention不一样。CNN，或者...
Flash Attention 通过IO 感知的设计理念，优化了内存访问模式，使得 Transformer 模型在长序列处理上更加...
；而在Self-Attention中，在 t=4 时刻，h_4 可以和其他所有时刻的信息直接关联。因此，Self-Attention...
马斯克根本没搞清楚diffusion和transformer的概念。事实上这两个根本就不是同一个层面的概念。diffusion模型是把噪声分布映射到某个特定分布的过程,基于这个过程的模型为diffusion模型,其和GAN、VAE、flow-based model等才是同一层面的概念。transformer是基于attention的模型,跟基于卷积的CNN是同一层面的概念。
在transformer中的Self-attention是每两个元素之间计算一次Similarity，对于长度N的序列，最终会产生N^2个...